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事象を根元事象または単純事象 (elementary event / simple event) 、複数の根元事象の和集合を複合事象 (compound event) という。つまり、 F {\displaystyle {\mathcal {F}}} は、根元事象から生成される最小の完全加法族となっている。
確率論や統計学におけるモーメント(英: moment)または積率(せきりつ)とは、確率変数のべき乗に対する期待値で与えられる特性値。 X を確率変数、α を定数としたときに、α に関するn次モーメント (n-th order moment) は次で定義される。 ⟨ ( X − α ) n ⟩ n = 1 , 2 , … {\displaystyle
〔probability〕
確率論における結果(けっか、英語: outcome)とは、試行によって起こり得る結果(状態・状況)のことである。標本点(ひょうほんてん、英語: sample point)ともいう。起こる結果は1つだけであり、故に異なる結果は同時に起こらない(互いに排反である)。試行の結果全体からなる集合を標本空間(全事象)という。
確率論において、試行(しこう、英: trial, experiment)とは、起こりうる結果がいくつかあり、そのどれか1つだけが偶然で起こる流れのことである。試行の結果全体の集合は標本空間(全事象)と呼ばれる。 特に起こりうる結果が2つしかない試行はベルヌーイ試行と呼ばれる。 試行
事象)が有限個のときに限られる。例えば、ゆがみのないコインやサイコロを投げるときである。 事象に対してその事象が起こらない事象(集合でいう補集合)は余事象と呼ばれる。これらにより事象の生起を考えるベルヌーイ試行が定義される。 試行の結果全体の集合を標本空間(全事象
数学の統計学における分散(ぶんさん、英: variance)とは、データ(母集団、標本)、確率変数(確率分布)の標準偏差の自乗のことである。分散も標準偏差と同様に散らばり具合を表し、標準偏差より分散の方が計算が簡単なため、計算する上で分散を用いることも多い。 分散は具体的には、平均値からの偏差の2乗の平均に等しい。データ
t+u}du\right\}p_{i,t+s}\right]} ただし、ここでの安全資産の利子率 r f , t {\displaystyle r_{\mathrm {f} ,t}} は指数レートによる連続時間においての利子率となる。 リスク中立確率測度は確率的割引ファクターの別表現とも言える。ここで